OpenVino - A plataforma open source de visão computacional da Intel

openvino

A Intel lançou uma plataforma open source para que se possa criar soluções usando visão computacional. O OpenVino é baseado em CCN (Redes Convolucionais Neurais) e otimiza os algoritmos para funcionarem em processadores e soluções de hardware da Intel, incluindo GPU, VPU e FPGA.

 

As principais características do OpenVino são:

  • Permite a inferência de aprendizagem profunda (deep learning) baseada em CNN na borda;
  • Suporta execução heterogênea em aceleradores de visão computacional - CPU, GPU, Neural Compute Stick Intel® Movidius ™ e FPGA — usando uma mesma API;
  • Acelera o tempo de comercialização através de uma biblioteca de funções e núcleos pré-otimizados;
  • Inclui chamadas otimizadas para OpenCV e OpenVX;

 

 

 

Características do Toolkit OpenVino

 

O toolkit do OpenVino então permite que se integre inferências de aprendizado profundo (deep learning) com os frameworks de inteligência artificial já padrão de mercado como Tensorflow, caffe, entre outros. O otimizador de modelos do OpenVino importa e prepara os modelos para os hardwares da Intel. Isso foi criado para que o desenvolvedor tenha flexibilidade na hora do deploy da aplicação, podendo mudar de plataforma de hardware durante o desenvolvimento, conforme a necessidade da aplicação, sem que o projeto seja completamente inviabilizado por conta disso.

OpenVino - A plataforma open source de visão computacional da Intel
Figura 1 - Características do Toolkit OpenVino

 

Veja o vídeo de Siraj Raval sobre a plataforma OpenVino da Intel:

 

 

Treinamento e aprendizado do OpenVino

 

No Github há um material para poder aprender a usar e entender o OpenVino.

 

Está no link a seguir: https://github.com/intel-iot-devkit/smart-video-workshop

 

Para executar o exemplo, em uma máquina com Ubuntu 16.04, baixe e instale o OpenVINO e siga a receita que está no Github para configurar o software. Após instalado e configurado, siga as instruções para realizar um treinamento. É possível baixar todos os modelos, converter para o framework da OpenVino e rodar exemplos de inferência de aprendizado profundo (deep learning). Ao final do treinamento, estão também disponíveis links para solução completa e aberta desenvolvidas pela Intel.

 

Para mais informações acesse o site da Intel e do projeto OpenVino.

https://01.org/openvinotoolkit

 

Acesse também a documentação da Intel apresentando o OpenVino

https://www.intel.com/content/www/us/en/internet-of-things/solution-briefs/openvino-toolkit-product-brief.html

 

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Thiago Lima
Apaixonado por sistemas digitais e circuitos eletrônicos, ja contabilizo 16 anos trabalhando com desenvolvimento de produtos eletrônicos. Formado na USP Sao Carlos, com mestrado em Engenharia Elétrica no Rochester Institute of Technology pelo CsF, atualmente lidero boa parte das operações do Embarcados, buscando levar conhecimento de sistemas eletrônicos para o Brasil. Experimentar o mundo das startups nos EUA foi transformador. La fui cofundador de uma startup de tecnologia chamada Una, sendo acelerado e incubado por um programa especial de Startups no RIT. Ao final, recebemos um prêmio de melhor startup do programa. No Laboratório Hacker de Campinas sou um dos entusiastas de novas tecnologias e apoio iniciativas da comunidade. Tambem participo de atividades comunitarias e sou um dos responsáveis pela Plataforma Ituiutaba Lixo Zero, onde escrevo regularmente artigos sobre redução de resíduos. Sou sonhador mesmo e quero acender a luz ?

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Leonardo Godói
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Leonardo Godói

Olá! Gostei muito deste post.

Tem algum material ou referência que exemplifica a implementação desta toolkit com OpenCL em FPGAs?